Dos grandes retos se interponen sistemáticamente en el camino: la fragmentación data entre equipos y sistemas aislados, y la falta de alineación en la lógica data y las definiciones de los KPI. Estos problemas a menudo pueden pasar desapercibidos, pero tienen un profundo impacto en el éxito de cualquier iniciativa de cuadros de mando.

En este artículo, desgranamos estos retos a través de un estudio de caso real, destacando cómo la fragmentación data y la lógica incoherente impulsan la mayor parte del esfuerzo en los proyectos de BI. Exploraremos el trabajo de backend oculto necesario, los obstáculos encontrados y las estrategias que utilizamos para ofrecer una solución escalable a una empresa global de automoción.

Los principales retos: data fragmentado y lógica desalineada

Dos de los mayores obstáculos a la hora de crear cuadros de mando empresariales no son tecnológicos, sino estructurales: sistemas data fragmentados y lógica empresarial desalineada.

Las grandes empresas suelen estar estructuradas de forma que fomentan el funcionamiento independiente entre departamentos, unidades de negocio o mercados geográficos. Si bien esto puede proporcionar flexibilidad a nivel local, crea grandes desafíos cuando se trata de crear informes centralizados que abarquen toda la organización.

Según la encuesta CDOIQ de 2021 de Accenture y el MIT, 37% de los directores de Data citaron la infraestructura en silos como el mayor reto para hacer realidad su visión de data (Accenture, 2021). Antes de que pueda producirse ningún informe, los equipos deben determinar primero dónde vive la data, quién es su propietario, cómo está estructurada y si es fiable. En muchos casos, el mero hecho de localizar el data adecuado puede implicar semanas de idas y venidas entre departamentos.

Incluso una vez asegurado el data, suelen surgir problemas de alineación más profundos. Diferentes equipos o regiones utilizan a menudo definiciones ligeramente diferentes para el mismo KPI. Un equipo podría medir las conversiones semanales basándose en las acciones de los usuarios, y otro podría realizar el seguimiento utilizando los pedidos de productos. Sin una alineación en las definiciones, resulta difícil crear cuadros de mando en los que confíen las partes interesadas. El resultado suele ser una falta de confianza en las cifras y una reticencia a confiar en el cuadro de mando para la toma de decisiones.

Este panorama fragmentado también hace que la preparación de data sea un trabajo pesado, mucho antes de que comience cualquier visualización. Se dedica una cantidad de tiempo considerable a limpiar, unir, normalizar y transformar el data en bruto en un estado utilizable. No se trata sólo de una tarea técnica. A menudo requiere que varios equipos se pongan de acuerdo sobre la lógica que subyace a las métricas y las definiciones con las que trabajan. Sin este trabajo fundacional, ningún cuadro de mando puede proporcionar información fiable. Pero cuando se hace bien, permite elaborar informes escalables y fiables en los que pueden basarse con confianza varios equipos.

Estudio de caso - Entrega de cuadros de mando: el camino hacia la implantación

VISIÓN GENERAL:

Para un fabricante mundial de automóviles, Artefact recibió el encargo de crear cuadros de mando centralizados para mejorar la elaboración de informes en todas las regiones. Aunque el objetivo parecía claro: agilizar los análisis y proporcionar información en tiempo real, la realidad de su implantación en una organización descentralizada resultó rápidamente más difícil de lo que se esperaba en un principio.

DESAFÍO:

El negocio de la empresa estaba organizado por regiones y subdividido en mercados locales, cada uno de los cuales operaba con un alto grado de autonomía. Esto dio lugar a incoherencias no sólo en los sistemas utilizados, sino en las propias definiciones de las métricas clave. Un ejemplo llamativo: mientras que un mercado definía una “venta en línea” como el momento en que se realizaba un pedido en la página web, un mercado vecino sólo la consideraba una venta una vez recibido el pago. Estas sutiles diferencias creaban importantes lagunas en los informes, especialmente cuando la dirección exigía vistas consolidadas a nivel regional. ¿Qué definición era la correcta? ¿Cómo podía agregarse el data sin falsear el rendimiento?

SOLUCIÓN:
Para resolver esto, implementamos un centralizado data platform que garantizó que todos los mercados y regiones se alinearan en las definiciones compartidas y la lógica data. Esto requirió rastrear cada KPI hasta su fuente data original y trabajar con los equipos locales para unificar metodologías. El resultado no fue sólo un cuadro de mando, sino un cambio fundamental en la forma en que la empresa trataba y confiaba en su data, lo que permitió la elaboración de informes escalables y precisos en todos los equipos y regiones.

Factores clave del éxito y lecciones aprendidas

A través de los retos, surgieron varios factores clave del éxito que ayudaron a llevar el proyecto a buen puerto:

  • Automatización de la recogida data: Elimina el esfuerzo manual que antes se dedicaba al manejo de archivos Excel y tablas dinámicas, garantizando la disponibilidad en tiempo real de data.
  • Análisis centralizados: data consolidado en un único cuadro de mandos, lo que permite una visión interfuncional sin fisuras.
  • Capacidades aceleradas de elaboración de informes: El tiempo de generación de informes se redujo de un día a una hora.

Lecciones aprendidas:

  • La alineación de backend y frontend es crucial: Los requisitos técnicos evolucionaron a menudo durante el proyecto, lo que subraya la necesidad de una coordinación temprana entre la ingeniería data y el diseño del salpicadero.
  • Las limitaciones de las herramientas pueden dar forma a su solución: La plataforma de BI de terceros tenía limitaciones de personalización, lo que requería soluciones creativas y gestionar las expectativas de las partes interesadas.
  • La gestión del cambio forma parte del trabajo: Muchos empleados se mostraron reacios a abandonar Excel, lo que puso de manifiesto la necesidad de una formación proactiva, apoyo y comunicación clara para impulsar la adopción.

El papel de Artefact en la resolución de estos retos

En Artefact, estamos especializados en superar estos retos fomentando la colaboración, garantizando la coherencia data y ofreciendo soluciones de BI impactantes. En este proyecto, nuestro equipo alineó con éxito múltiples departamentos para:

  • Estandarizar las definiciones de los KPI: Facilitamos los debates entre los equipos para crear un conjunto de indicadores de rendimiento universalmente aceptados.
  • Formato Unify Data: Nuestros expertos racionalizaron las estructuras del data en diferentes regiones, eliminando las incoherencias que antes obstaculizaban el análisis.
  • Romper silos: Al integrar las fuentes de data en una plataforma centralizada, permitimos obtener información en tiempo real y transparencia en todos los equipos.
  • Ofrezca una solución escalable: Construimos una plataforma de fuente única de la verdad con más de 20 cuadros de mando dinámicos, proporcionando a las partes interesadas herramientas de información intuitivas y en tiempo real.
  • Adopción y formación: Una vez establecidas las capacidades de elaboración de informes, organizamos una serie de formaciones para garantizar que las herramientas fueran adoptadas e incorporadas a las actividades cotidianas de las partes interesadas.

Aprovechando la experiencia de Artefact, transformamos el planteamiento de la empresa en data, ayudándoles a ir más allá de los informes fragmentados hacia un ecosistema analítico verdaderamente integrado.

Reflexiones finales: La creación de capacidades analíticas y de elaboración de informes empieza por crear el data foundation adecuado

En las grandes organizaciones, los mayores obstáculos para la eficacia de los cuadros de mando rara vez son visuales o técnicos, sino estructurales. Los sistemas fragmentados, las definiciones incoherentes de los KPI y los equipos aislados crean un nivel de complejidad que ninguna herramienta frontal puede resolver por sí sola.

Como demostró este proyecto, resolver estos retos requiere algo más que herramientas. Exige la alineación de todos los departamentos, una comprensión compartida de la lógica data y el compromiso de construir un data foundations sólido antes de construir un solo cuadro. La mayor parte del esfuerzo recae en el backend, pero ese esfuerzo paga dividendos al permitir cuadros de mando escalables en los que los equipos confían, adoptan y utilizan para tomar decisiones reales.

Para las empresas que buscan madurar sus capacidades analíticas, el mensaje es claro: invierta en el duro trabajo de unificar y preparar su data. Una vez hecho esto, los cuadros de mando se convierten en la parte fácil.